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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이승철 (수원대학교) 오성권 (수원대학교)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제65권 제6호
발행연도
2016.6
수록면
1,070 - 1,079 (10page)

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In this paper, the design of recursive radial basis function neural networks based on incremental fuzzy c-means is introduced for processing the big data. Radial basis function neural networks consist of condition, conclusion and inference phase. Gaussian function is generally used as the activation function of the condition phase, but in this study, incremental fuzzy clustering is considered for the activation function of radial basis function neural networks, which could effectively do big data processing. In the conclusion phase, the connection weights of networks are given as the linear function. And then the connection weights are calculated by recursive least square estimation. In the inference phase, a final output is obtained by fuzzy inference method. Machine Learning datasets are employed to demonstrate the superiority of the proposed classifier, and their results are described from the viewpoint of the algorithm complexity and performance index.

목차

Abstract
1. 서론
2. 데이터를 순차적으로 처리하기 위한 증분형 FCM 및 순환최소자승법
3. 빅 데이터 학습을 위한 증분형 FCM 기반 순환 RBFNN 패턴 분류기 설계
4. 실험 및 결과고찰
5. 결론
References

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